Trident Trading System #TTS

Torniamo con un articolo teorico riguardante il Trident Trading System #TTS, per arricchire le proprie conoscenze di analisi tecnica.

Il TTS è uno strumento utilizzato per individuare un obbiettivo teorico di dove andrà il prezzo. Risulta quindi essere particolarmente utile, dopo aver individuato la direzione del trend, per capire dove potenzialmente attendersi un take profit.

Si basa sul tracciare quattro punti, l’obbiettivo teorico P4 da individuare e la conoscenza di ulteriori tre punti P1,P2,P3.

Di seguito una figura esemplificativa:

Immagine 1: rappresentazione dei quattro punti dell TTS

Sostanzialmente i tre punti conosciuti sono quello dell’onda precedente (vedere l’articolo sulle onde di Elliott) è l’obbiettivo è dove andrà a posizionarsi la successiva onda.

La formula del TTS suggerisce, in caso di un trend rialzista, che P4 sia calcolato come segue:

P4 = P2+P3-P1

In ottica di arrivare a P4 come massimo relativo, si suggerisce di aprire posizione lunghe a:

ENTRY PRICE = P3 + (P2-P1)/4

In modo date da aspettare prima di capire se da P3 si ha effettivamente luogo ad un movimento rialzista.

Da tenere come “livello di controllo” il seguente:

CRITICAL PRICE = (P3+P4)/2

Dove appunto si controlla che il trend stia realmente andando nella direzione sperata.

Considerazioni speculari vanno fatte per i trend ribassisti.

Riferimenti

  • Achille Fornasini, “Mercati finanziari: scelta e gestione di operazioni speculative – I metodi e i sistemi della moderna Analisi Tecnica a supporto delle decisioni operative”, 1th edizione del 1996, ETAS
  • Wikipedia

Schemi evolutivi di Elliott

In questo capitolo parleremo delle onde di Elliott e di come queste potrebbero aiutarci a capire l’andamento dei prezzi.

Le onde di Elliott sostengono il principio che il mercato è ciclico e si può suddividere in onde. Le due onde principali sono quella impulsiva, in cui sostanziale il prezzo aumenta, e l’onda correttiva detta ZigZag in cui il prezzo decresce. Ognuna di queste due onde possono essere poi a loro volta scomposte in onde più piccole.

Prendendo per esempio l’onda impulsiva e Numerando l’alternarsi di punti di massimo e minimo relativo le onde bullish, e segnando invece con delle lettere i punti di massimo e minimo relativo nell’onde Bearish, abbiamo le seguenti ondate:

ONDA 1: salgo fino ad 1 poi 2,3,4,5

ONDA 2: scendo fino ad a poi b,c (in downtrend)

ONDA 3: salgo fino ad 1 poi 2,3,4,5

ONDA 4: scendo fino ad a poi b,c (donntrand)

ONDA 5: salgo fino ad 1 poi 2,3,4,5

Immagine 1: raffigurazione delle onde di Elliot

Successivamente avremo l’onda correttiva che si disegna con lo stesso principio.

Quello che risulta poi difficile è riuscire ad individuare correttamente le onde sul grafico dei prezzi, posizionandosi anche sul corretto timeframe.

Qui di seguito un esempio di onda impulsiva 12345, ancora in formazione, sul grafico degli #ETH:

Immagine 2: tradingview – eth – esempio di onda 12345 ancora in formazione

Da questa teoria derivano anche alcuni pattern correttivi come si possono vedere in immagine 3:

Immagine 3: raffigurazione di pattern correttivi derivati dalle onde di Elliot

Alcuni di questi pattern gli abbiamo già visti in articoli precedenti ma senza scendere nei dettagli della teoria sottostante.

Riferimenti

  1. Immagini: immagine1 e immagine3 prese da google immagini
  2. Achille Fornasini, “Mercati finanziari: scelta e gestione di operazioni speculative – I metodi e i sistemi della moderna Analisi Tecnica a supporto delle decisioni operative”, 1th edizione del 1996, ETAS

#RisktoReward, cos’è? Come si applica alle #Crypto?

Cos’è il risk to Reward? Ne parleremo in questo articolo approfondendo come applicarlo al mondo delle criptovalute.

Il risk to reward, semplificando, è il rapporto tra il rischio che si corre se una operazione va in perdita ed il guadagno che invece si può ottenere nel caso abbia successo. Volendo fare un esempio semplice, se io investo 10€, mi aspetto un profitto di 3€ e la possibile perdita è di 1€, allora ho un Risk to Reward ratio di 1:3.

Il ratio di 1:3 è solitamente quello consigliato per il trading, questo perché molte operazioni possono non andare a buon fine, quindi quelle con esito positivo devono coprire le perdite e generare anche un guadagno.

Come si applica però questo Risk to Reward ? Nel trading consiste nel fissare degli ordini di stop loss per limitare eventuali perdite e, se tutto va nel verso giusto fare un ordine di vendita per fare un take a profit.

Nel trading sulle criptovalute, fissare uno stop loss, diventa più difficile perché ci possono essere più fattori da valutare, come ad esempio:

  • Elevata volatilità: spesso gli stop loss saltano, per farne un uso corretto diventa quindi necessario seguire più di frequente il mercato ed aggiornarli anche più volte nell’arco della giornata per evitare che scattino erroneamente;
  • Quotazione di nuove cripto su exchange famosi: una nuova cripto quotata, ad esempio su binance, potrebbe avere un esplosione di guadagno come calare di colpo. Trad dare queste nuove cripto aumenta i rischi, ma anche i guadagni;

Molto spesso il tutto si traduce con la tecnica dell’holding, ovvero mantenere le cripto anche se in forte perdita, nella speranza che nel lungo periodo fino alla fine i prezzi risalgono. Una tecnica quindi del tutto in contrapposizione al fissare degli stop loss. Qui il risk to reward acquista un interpretazione diversa: vendendo rischio di perdere i guadagni di un eventuale risalita. Anche se come interpretazione sarebbe molto tirata in ambito professionale, per i risparmiatori privati può avere il suo senso.

L’holding, in alcuni casi, è dettato da una mancanza di tempo per seguire l’andamento delle cripto in maniera frequente.

Una possibile via di mezzo tra l’holding ed il fissare stop loss, può essere un altra: avere un portfolio di Coin ben bilanciato e seguirne l’andamento andando manualmente a sostituire o ad alleggerire la posizione su quelle Coin che stanno rendendo meno o sono in perdita. In questo caso il Risk to Reward lo si deve applicare manualmente ed è opportuno avere un buon autocontrollo: non ho uno stop loss fissato su una soglia ben precisa ma manualmente applico una soglia morbida entro la quale allertarmi, guardare l’andamento dei prezzi e nel caso vendere.

Bande di bollinger

Le bande di bollinger sono un indicatore della volatilità dei prezzi, ovvero ci segnalano se i prezzi in un dato periodo subiscono grosse variazioni o meno.

In alta volatilità può essere utilizzata per individuare il formarsi di un importante variazione dei prezzi, al contrario una bassa volatilità individua un momento di lateralizzazione.

Le bande di bollinger ci danno anche un segnale operativo, difatti quando vengono violate ci danno anche un segnale operativo di ipercomprato (violazione della banda superiore) o ipervenduto (violazione della banda inferiore).

Si calcola come segue (fonte wikipedia):

Per calcolare le bande di Bollinger si usa dapprima una media mobile a G giorni (spesso 20) a cui viene aggiunto o sottratto il valore della deviazione standard moltiplicata per un determinato fattore F (spesso intorno a 2).

La banda superiore è quindi ottenuta aggiungendo alla media mobile F volte la deviazione standard. La banda centrale (se la si vuole visualizzare) è data dalla media mobile. La banda inferiore è calcolata sottraendo alla media mobile F volte la deviazione standard.

Sulle criptovalute si consigliano i parametri standard:

  • Periodo: 20
  • calcolato su: prezzo di chiusura;
  • Deviazione Standard 2;

Nell’immagine 1 possiamo vedere un esempio su grafico BTC:

Immagine 1: Tradingview – bande di bollinger su btc – time frame 1 giorno

Nell’immagine 1 possiamo vedere segnati in nero dei segnali di ipervenduto ed ipercomprato. Cerchiato in verde, invece, un falso segnale: ovvero il prezzo dopo essere arrivato in ipervenduto ha continuato a scendere invece di risalire.

Come per gli altri indicatori ed oscillatori è quindi opportuno ottenere riscontro anche sui prezzi e sui volumi, prima di eseguire qualsiasi operazione.

Riferimenti:

  1. Wikipedia
  2. Achille Fornasini, “Mercati finanziari: scelta e gestione di operazioni speculative – I metodi e i sistemi della moderna Analisi Tecnica a supporto delle decisioni operative”, 1th edizione del 1996, ETAS

 

ADX e DI

Sempre sul tema medie mobili, indici e oscillatori, in questo articolo presenteremo l’indice ADX ed il DI.

Il DI si divide in DI+ e DI-, che misurano rispettivamente la forza del trend positivo e la forza del trend negativo.

Operativamente possono essere utilizzati come l’incrocio di due medie, ovvero quando il DI+ incrocia, dall’alto verso il basso, il DI-, è un segnale di down-trend. Se invece il DI+ incrocia dal basso verso l’alto il DI-, questo è un segnale di up-trend.

Bisogna fare attenzione che come per le medie semplici questo indice non è molto reattivo.

L’indice ADX, invece, che è calcolato a partire da DI+ e DI-, ci indica la forza del trend.
Questa è la vera aggiunta rispetto all’utilizzo delle medie mobili, in quanto ci dice se il trend attualmente in atto (bearish o bullish) è realmente ben delineato, o se in alternativa si è in una fase di lateralizzazione dove invece i prezzi si muovono in orizzontale.

Con l’utilizzo delle medie semplici, infatti, si potrebbe avere un incrocio che andrebbe ad indicare un cambio di trend, mentre invece si potrebbe essere in una fase orizzontale alla cui fine il trend riprende nella medesima direzione. L’ADX quindi è particolarmente utile da utilizzare in accoppiata con le medie mobili.

Operativamente l’ADX ha le seguenti interpretazioni:

  • 0-25: Trend assente o debole;
  • 25-50: Trend forte;
  • 50-75: Trend molto forte;
  • 75-100: Trend estremamente forte;

Il parametro di input dell’ADX e DI è il periodo, e quello consigliato è di 14.

Si calcola come segue (fonte wikipedia):

Il calcolo di +DI e -DI necessita di prezzo di chiusura, massimo e minimo di ciascun periodo (tipicamente giornalieri). L’algoritmo di calcolo dei due termini prevede:

  • UpMove = Massimo di oggi – Massimo di ieri
  • DownMove = Minimo di ieri – Minimo di oggi

Se UpMove > DownMove e UpMove > 0, allora +DM = UpMove, altrimenti +DM = 0;

se invece DownMove > UpMove e DownMove > 0, allora -DM = DownMove, altrimenti -DM = 0

Dopo aver fissato il numero di periodi per il calcolo (Wilder in origine usava 14 giorni), +DI e -DI risultano:

  • +DI = 100 volte la media mobile esponenziale di +DM diviso l’average true range
  • -DI = 100 volte la media mobile esponenziale di -DM diviso l’average true range

La media mobile è calcolata sul numero di periodi selezionati. Per “average true range” si intende una media mobile esponenziale dei true ranges.

L’algoritmo per il calcolo dell’ADX è:

  • ADX = 100 volte la media mobile esponenziale del valore assoluto di [(+DI) – (-DI)] diviso da [(+DI) + (-DI)]

 

Nell’immagine 1 possiamo vedere un esempio di ADX e DI sul grafico BTC:

Immagine 1: TradingView – ADX e DI su BTC – Timeframe 1D – Novembre 2017 – Aprile 2018

Come possiamo notare il 4 marzo 2018 si ha un incrocio tra DI- (in rosso) e DI+ (in verde) che avrebbe normalmente indicato un inversione di trend (dal precedente down ad un up trend). Tuttavia l’ADX (in nero) era sotto i 25k indicando una fase laterale del mercato, difatti subito dopo il trend è rimasto in down.
Con l’utilizzo delle sole medie non ci saremmo accorti di essere in una fase di lateralizzazione.

Riferimenti:

  1. Achille Fornasini, “Mercati finanziari: scelta e gestione di operazioni speculative – I metodi e i sistemi della moderna Analisi Tecnica a supporto delle decisioni operative”, 1th edizione del 1996, ETAS
  2. Wikipedia